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一根光纜引發(fā)支付寶癱瘓云計(jì)算2.0時(shí)代“互聯(lián)網(wǎng)+”引擔(dān)憂

近日，先是支付寶因?yàn)橐桓饫|出現(xiàn)宕機(jī)，隨后又出現(xiàn)攜程酒店信息被強(qiáng)制性物理刪除，不禁引發(fā)了人們對(duì)于“互聯(lián)網(wǎng)+”到底能否委以重任的擔(dān)憂。事實(shí)上，信息技術(shù)發(fā)展的車輪一路向前，不曾因使用者的擔(dān)憂而遲疑。

發(fā)表于：6/8/2015

一種改進(jìn)的多群協(xié)作粒子群優(yōu)化算法

提出了一種改進(jìn)的多群協(xié)作粒子群優(yōu)化算法，該算法整個(gè)種群采用主從模式，分為一個(gè)主群和多個(gè)從群，多個(gè)從群粒子統(tǒng)一地進(jìn)行初始化操作，從而避免了多個(gè)粒子群重復(fù)搜索現(xiàn)象。同時(shí)，算法采取了一種擾動(dòng)策略，即當(dāng)前全局最優(yōu)解在擾動(dòng)因子的迭代周期內(nèi)保持不變時(shí)，就重置粒子的速度，迫使粒子群擺脫局部極小。該算法不僅增加了種群的多樣性，擴(kuò)大了搜索范圍，而且還改善整個(gè)種群易陷入局部極小值的缺陷。通過(guò)9個(gè)基準(zhǔn)函數(shù)進(jìn)行測(cè)試，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，IMCPSO與MCPSO算法相比具有明顯的優(yōu)越性。

發(fā)表于：6/7/2015

軟件可靠性測(cè)試及評(píng)估平臺(tái)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了軟件可靠性測(cè)試與評(píng)估平臺(tái)，支持軟件可靠性測(cè)試用例自動(dòng)生成，便于可靠性數(shù)據(jù)收集以及軟件可靠性評(píng)估和預(yù)測(cè)，解決了軟件可靠性測(cè)試難以有效開(kāi)展的問(wèn)題。通過(guò)與SMERFS預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)比，表明本平臺(tái)對(duì)軟件可靠性測(cè)試與評(píng)價(jià)具有較強(qiáng)的實(shí)用性。

發(fā)表于：6/4/2015

基于協(xié)作過(guò)濾算法的電子商務(wù)個(gè)性化推薦系統(tǒng)的研究

針對(duì)目前電子商務(wù)個(gè)性化推薦研究的不足，提出準(zhǔn)確全面地獲取用戶獨(dú)特興趣愛(ài)好、滿足用戶差異化需求的推薦服務(wù)，同時(shí)構(gòu)建了具體的個(gè)性化推薦系統(tǒng)模型，給出了基于協(xié)作過(guò)濾算法的電子商務(wù)個(gè)性化推薦的流程、系統(tǒng)設(shè)計(jì)和系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)，從而有利于推動(dòng)電子商務(wù)的發(fā)展

發(fā)表于：6/3/2015

基于量子粒子群的改進(jìn)模糊聚類圖像分割算法

提出了一種基于量子粒子群的改進(jìn)模糊聚類圖像分割算法。針對(duì)FCM圖像分割算法對(duì)聚類中心初始值比較敏感的缺點(diǎn)，利用量子粒子群優(yōu)化算法強(qiáng)大的全局搜索能力尋找最優(yōu)解，能夠有效降低圖像分割算法對(duì)初始值的依賴程度；同時(shí)，用一種新的基于簇密度的距離度量公式來(lái)計(jì)算圖像特征點(diǎn)與聚類中心點(diǎn)的距離，其在確定類中心時(shí)考慮數(shù)據(jù)集的全局信息，并且在迭代過(guò)程中采用動(dòng)態(tài)隸屬度，能夠降低噪聲干擾。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明改進(jìn)算法具有較好的性能。

發(fā)表于：6/3/2015

SIFT-FCACO算法的圖像配準(zhǔn)

為了降低圖像配準(zhǔn)誤匹配率以及減少RANSAC算法特征優(yōu)化迭代次數(shù)，提出了SIFT-FCACO的圖像配準(zhǔn)算法，用快速收斂的蟻群算法對(duì)圖像匹配后的特征點(diǎn)對(duì)進(jìn)行優(yōu)化。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法不僅減少了匹配時(shí)間，而且提高了匹配的準(zhǔn)確率。

發(fā)表于：6/1/2015

Linux系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)資源網(wǎng)絡(luò)共享方法的研究

針對(duì)Linux系統(tǒng)應(yīng)用中資源網(wǎng)絡(luò)共享的方法，研究采用NFS、Samba、FTP和其他軟件工具實(shí)現(xiàn)共享的途徑及其特殊性，實(shí)現(xiàn)安全、可靠、穩(wěn)定和完善的Linux系統(tǒng)資源共享服務(wù)。

發(fā)表于：6/1/2015

基于用戶相似度遷移的協(xié)同過(guò)濾推薦算法

數(shù)據(jù)稀疏性問(wèn)題是傳統(tǒng)的協(xié)同過(guò)濾算法主要的瓶頸之一。遷移學(xué)習(xí)利用輔助領(lǐng)域的用戶評(píng)分信息，有效地緩解了目標(biāo)領(lǐng)域的稀疏性問(wèn)題?，F(xiàn)有的遷移學(xué)習(xí)推薦算法中，普遍存在領(lǐng)域間的用戶需要一致、模型平衡參數(shù)較多等限制。針對(duì)這些局限性，提出了一種用戶相似度遷移的模型，利用輔助領(lǐng)域的用戶相似度幫助目標(biāo)領(lǐng)域用戶相似度的學(xué)習(xí)。此外，通過(guò)一種用戶特征子空間的距離來(lái)度量模型的平衡參數(shù)，使模型更加具有智能性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該模型與其他協(xié)同過(guò)濾算法相比較能夠更有效地緩解數(shù)據(jù)稀疏性問(wèn)題

發(fā)表于：5/31/2015

基于壓縮感知的NC-OFDM系統(tǒng)的BAOMP算法的信道估計(jì)

采用基于信號(hào)處理領(lǐng)域最近興起的壓縮感知理論對(duì)NC-OFDM系統(tǒng)進(jìn)行信道估計(jì)，并將回溯迭代自適應(yīng)正交匹配追蹤算法（BAOMP）應(yīng)用到NC-OFDM系統(tǒng)的信道估計(jì)中，該算法在每次回溯迭代中核查所選原子的可靠性并刪除不可靠原子。理論分析和仿真實(shí)驗(yàn)表明，BAOMP算法不但可以減少導(dǎo)頻的數(shù)目，而且其在保持OMP類算法優(yōu)點(diǎn)的同時(shí)，有著更好的重構(gòu)性能，且不需要預(yù)先知道稀疏度K。

發(fā)表于：5/31/2015

從零開(kāi)始走進(jìn)FPGA LCD1602 Hello World

雷同于前面MCU按鍵消抖動(dòng)移植代碼，此處也可以移植MCU LCD1602驅(qū)動(dòng)代碼。本例程不是Bingo原創(chuàng)，是按照網(wǎng)友“小時(shí)不識(shí)月”的代碼，移植修改最后定型為Bingo版本(O(∩_∩)O哈哈~)。

發(fā)表于：5/29/2015

全面解析華為全球聯(lián)接指數(shù)2015：數(shù)字經(jīng)濟(jì)的晴雨表

當(dāng)前，世界各國(guó)正在經(jīng)歷著傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)向數(shù)字經(jīng)濟(jì)的轉(zhuǎn)型。云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和移動(dòng)等技術(shù)的應(yīng)用與普及，推動(dòng) ICT環(huán)境逐漸走向成熟，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與應(yīng)用在新的環(huán)境中得到蓬勃發(fā)展，已經(jīng)成為推動(dòng)創(chuàng)新的主要力量。

發(fā)表于：5/29/2015

例說(shuō)MCU的端模式

端模式(Endian)的這個(gè)詞出自Jonathan Swift書(shū)寫(xiě)的《格列佛游記》。這本書(shū)根據(jù)將雞蛋敲開(kāi)的方法不同將所有的人分為兩類，從圓頭開(kāi)始將雞蛋敲開(kāi)的人被歸為Big Endian，從尖頭開(kāi)始將雞蛋敲開(kāi)的人被歸為L(zhǎng)ittile Endian。小人國(guó)的內(nèi)戰(zhàn)就源于吃雞蛋時(shí)是究竟從大頭(Big-Endian)敲開(kāi)還是從小頭(Little-Endian)敲開(kāi)。在計(jì)算機(jī)業(yè)Big Endian和Little Endian也幾乎引起一場(chǎng)戰(zhàn)爭(zhēng)。在計(jì)算機(jī)業(yè)界，Endian表示數(shù)據(jù)在存儲(chǔ)器中的存放順序。下文舉例說(shuō)明在計(jì)算機(jī)中大小端模式的區(qū)別。

發(fā)表于：5/28/2015

基于K-means的私人微博聚類算法改進(jìn)

針對(duì)私人微博內(nèi)容進(jìn)行聚類研究，結(jié)合私人微博的內(nèi)容和結(jié)構(gòu)特點(diǎn)提出了基于K-means的改進(jìn)聚類算法。通過(guò)添加引用和評(píng)論內(nèi)容豐富了文本內(nèi)容，降低了短文本矩陣向量嚴(yán)重稀疏性帶來(lái)的聚類算法準(zhǔn)確性降低的影響；通過(guò)甄別“微話題”內(nèi)容和改進(jìn)相似度的計(jì)算，找到初始化類別并進(jìn)行初步計(jì)算得到合適的類別數(shù)目和初始中心點(diǎn)，解決了K-means算法中聚類數(shù)目K需人工指定和初始中心點(diǎn)選取隨機(jī)性的問(wèn)題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)后的算法不僅可以自適應(yīng)地得到K值，較普通的K-means算法在聚類的準(zhǔn)確率上有所提高。

發(fā)表于：5/28/2015

多維Web服務(wù)網(wǎng)關(guān)的高并發(fā)問(wèn)題研究

為了解決多維服務(wù)網(wǎng)關(guān)因高并發(fā)情況而導(dǎo)致的網(wǎng)絡(luò)擁塞、服務(wù)器性能降低問(wèn)題，提出了一種改進(jìn)的線程池服務(wù)器設(shè)計(jì)方法。首先根據(jù)經(jīng)驗(yàn)值創(chuàng)建一個(gè)尺寸最優(yōu)的線程池，并結(jié)合SQLite數(shù)據(jù)庫(kù)為線程池添加一個(gè)瞬時(shí)同類服務(wù)請(qǐng)求合并模塊。該模塊對(duì)請(qǐng)求連接進(jìn)行分類，劃分優(yōu)先級(jí)，然后根據(jù)不同的請(qǐng)求優(yōu)先級(jí)把與其優(yōu)先級(jí)對(duì)應(yīng)的Tl秒內(nèi)的同類請(qǐng)求合并為1個(gè)請(qǐng)求，以此來(lái)降低整個(gè)服務(wù)過(guò)程的時(shí)延，提高請(qǐng)求響應(yīng)速度。實(shí)驗(yàn)表明，該設(shè)計(jì)能夠有效地降低高并發(fā)情況下的擁塞現(xiàn)象，并降低網(wǎng)絡(luò)時(shí)延。

發(fā)表于：5/28/2015

一種動(dòng)態(tài)Web自動(dòng)裝配系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

大多數(shù)中小企業(yè)的Web系統(tǒng)屬于輕量級(jí)業(yè)務(wù)處理?；贘ava Web平臺(tái)，提出了一種輕量化系統(tǒng)開(kāi)發(fā)架構(gòu)，該架構(gòu)實(shí)現(xiàn)了請(qǐng)求形式的改變與業(yè)務(wù)處理本質(zhì)的統(tǒng)一，支持常規(guī)業(yè)務(wù)邏輯的自動(dòng)裝配處理，具有可復(fù)用、標(biāo)準(zhǔn)化、代碼量低的優(yōu)勢(shì)。

發(fā)表于：5/27/2015